基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。